論文の概要: Simplifying Neural Network Training Under Class Imbalance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.02517v1
• Date: Tue, 5 Dec 2023 05:52:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-06 16:39:06.862963
• Title: Simplifying Neural Network Training Under Class Imbalance
• Title（参考訳）: クラス不均衡下でのニューラルネットワークトレーニングの簡素化
• Authors: Ravid Shwartz-Ziv and Micah Goldblum and Yucen Lily Li and C. Bayan Bruss and Andrew Gordon Wilson
• Abstract要約: 実世界のデータセットは、しばしば高いクラス不均衡であり、ディープラーニングモデルのパフォーマンスに悪影響を及ぼす可能性がある。 クラス不均衡下でのニューラルネットワークのトレーニングに関する研究の大部分は、特殊な損失関数、サンプリング技術、または2段階のトレーニング手順に焦点を当てている。 バッチサイズやデータ拡張,ラベルの平滑化といった,標準的なディープラーニングパイプラインの既存のコンポーネントを単にチューニングするだけで,そのような特殊なクラス不均衡な手法を使わずに,最先端のパフォーマンスを達成できることを実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 77.39968702907817
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Real-world datasets are often highly class-imbalanced, which can adversely impact the performance of deep learning models. The majority of research on training neural networks under class imbalance has focused on specialized loss functions, sampling techniques, or two-stage training procedures. Notably, we demonstrate that simply tuning existing components of standard deep learning pipelines, such as the batch size, data augmentation, optimizer, and label smoothing, can achieve state-of-the-art performance without any such specialized class imbalance methods. We also provide key prescriptions and considerations for training under class imbalance, and an understanding of why imbalance methods succeed or fail.
• Abstract（参考訳）: 実世界のデータセットは、しばしば高いクラス不均衡であり、ディープラーニングモデルのパフォーマンスに悪影響を及ぼす可能性がある。 クラス不均衡下でのニューラルネットワークのトレーニングに関する研究の大部分は、特殊損失関数、サンプリング技術、あるいは2段階のトレーニング手順に焦点を当てている。 特に,バッチサイズやデータ拡張,オプティマイザ,ラベルスムーシングといった,標準的なディープラーニングパイプラインの既存のコンポーネントのチューニングを,特別なクラス不均衡を伴わずに実現できることを実証する。 また、クラス不均衡の下でのトレーニングのための重要な処方や考察、不均衡メソッドが成功したり失敗したりする理由の理解も提供する。

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